基于投影寻踪自回归的短时交通流预测

厦时准确地进行交通流短时预测是智能运通系统（ITS），尤其是其先进的交通管理系统（ATMS）与先进的出行者信息系统（ATIS）研究的关键内容之一。随着预测时间跨度的缩短，交通流量的变化显示出越来越强的不确定性，使得一般方法的预测精度大大降低。例如：非参数回归的算法是一种“无参数”、可移植、高预测精度的实时预测算法，在变通流预测中发挥了很大的作用。但随着样本数据维数的增加．存在“维数祸根”的现象。针对目前短时交通流预测存在的问题，本文提出一种基于投影寻踪自回归技术的短时交通流预测模型，解决了“维数祸根”和高维数据闻的非正态、非线性问题。经过实测数据验证。谊算法完全满足实时交通流预测的需要。     

基于小波与径向基函数的大气污染预测研究

提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。     

变形监测安全预警系统的设计

绍"变形监测安全预警系统"的开发环境、结构、功能和变形预测模型的建立,并对若干种预(报)警的判断方法进行了分析说明.该系统集野外数据采集、数据处理、变形预测、安全预警,信息发布于一体,实现了基于WebGIS可视化施工监测信息的预警与预报.     

遗传算法在经济混沌组合预测中的应用

经济混沌是由确定性的经济系统产生具有随机性的动态行为。虽然经济系统产生的时间序列不具有长期预测性，但在短期内可有较为精确的预测，可以为其建立确定性的预测模型。为了探求经济时间序列中的混沌特性，文中在Wolf提出的相空间重构的基础上，提出了一种基于遗传算法的经济混沌组合预测方法，在该方法中采用自适应并行遗传算法确定组合模型中权系数，这样可以较好地解决传统经济混沌预测大多数都是使用单一模型以至影响了观测精度等问题，最后以实例检验了提出的算法。     

城市边缘区耕地变化的发展预测分析研究

以广州市海珠区为试验研究区，采用灰色预测模型和基于时间序列的最小二乘法模型预测。运用定性量相结合的方法来研究所选定区域的土地利用变化情况，包括土地利用现状特点，土地利用变化特征（变化范围和变化量），变化过程，从而预测未来土地利用的动向。通过对一特定区域的土地利用变化研究。为城市土地利用的研究提供一种有效的方法。并为城市土地利用规划，城市规划及土地管理部门等提出合理性，科学性建议，对实际工作有其指导意义。     

包含周期变动的回归预测模型及其应用

在包含周期变动的回归预测模型基础上，在趋势分量的估计中引入了多元线性回归估计，并将此模型应用于山东省城镇居民人均生活消费的预测，提高了拟合度和预测精确度。     

基于Markov链的随机需求预测模型

随机需求预测是供应计划工作的重点和难点，应用马尔柯夫链分析法和蒙特卡洛仿真技术，可以建立一个有效实用的随机需求预测模型。     

GM(1,1)模型研究的一些进展

介绍作者对灰色GM（1，1）模型研究取得的成果，具体内容为：证明了GM（1，1）模型为有偏差的指数模型，导出了模型的相关公式，提出了无偏灰色预测模型（无偏GM（1，1）模型），并用实例说明了该模型的优越性。     

一种构建灰色预测模型的新算法

针对传统的GM（1，1）建模方法，对于历史数据采取等权处理的局限性，提出了GM（1，1）建模的新算法，不同的历史数据在预测值中具有不同的权重，并且解决了确定权值的学习算法。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于GMDH的VAR滞后选择方法及实证分析

在VAR的动态模型中，滞后数的选择是成功的关键。对于复杂系统建模，根据GMDH理论的有关数据，用计算机合理地调协变量与滞后变量之间的关系，确定模型的最优动态结构和最优滞后数，以提高预测的准确性。给出了VAR的传统方法与GMDH建模方法，应用经济变量进行实证分析，阐明了GMDH算法的优势在于比传统的方法更完善，预测效果更准确。